2.3.1. Limpieza y resumen de los datos

De manera inicial se leen los archivos.

Nota al ejecutador de código: para algunos sistemas operativos o versiones de paquetes la limpieza no funciona correctamente, por lo que se recomienda volver a cargar el archivo a partir aquí.

## lectura de archivos

# lista archivos
lista <- list.files(pattern = "^Acc.*.csv", include.dirs = T, recursive = T)

# leer todos los archivos
lista_df <- map(lista, fread, sep = ",", encoding = "UTF-8", colClasses = "c")

# agregar archivos del 2014 a 2018
acc <- bind_rows(lista_df)

# ver cabecera del archivo
head(acc)

Se identifica que se deben hacer las siguientes correcciones en la tabla acc:

• Organizar la columna FECHA en formato ISO 8601..

• Debido a la naturaleza del trabajo, se eliminan los nulos de la columna CLASE y se unifican los tipos de accidente, limpiando tildes y convirtiendo en mayúscula.

• De forma similar, se eliminan los nulos de la columna DISENO, se unifican los tipos de diseño, se limpian tildes y se convierte a mayúscula.

• Se eliminan las tildes de los días de la semana en la columna DIA_NOMBRE.

• Se crea la columna COMUNA_BARRIO a partir de la columna CBML con el objetivo de que sirva como clave foránea para la unión con el archivo espacial de barrios, disponible aquí.

## limpieza de la tabla

# organizar fecha
acc$FECHA <- ymd(gsub(pattern = "T.*", replacement = "", acc$FECHA),
                 "%Y-%M-%D")[1:209426]

# eliminar datos nulos y corregir clase
acc <- acc[-which(acc$CLASE == ""),]
acc$CLASE <- iconv(acc$CLASE, from = "UTF-8", to = "ASCII//TRANSLIT")
acc$CLASE <- gsub("DE ", "", toupper(acc$CLASE))

# eliminar datos nulos y corregir disenio
acc <- acc[-which(acc$DISENO == ""),]
acc$DISENO <- iconv(acc$DISENO, from = "UTF-8", to = "ASCII//TRANSLIT")
acc$DISENO <- gsub("DE ", "", toupper(acc$DISENO))

# corregir tildes de DIA_NOMBRE
acc$DIA_NOMBRE <- iconv(acc$DIA_NOMBRE, from = "UTF-8", to = "ASCII//TRANSLIT")

# crear columna de comuna_barrio
acc <- mutate(acc, COMUNA_BARRIO = str_sub(CBML, 1, 4))

# visualizar nueva acc
head(acc)

Se procede a cargar el archivo espacial de barrios para identificar correctamente el barrio y la comuna de la ubicación del accidente. Luego, se realiza una nueva limpieza de la tabla acc:

• Se limpian las tildes de la columna barrio y se convierte a mayúscula.

• Se eliminan los registros duplicados generados por la unión.

• Se eliminan algunas columnas no necesarias para el análisis.

• Se renombran las columnas de NOMBRE_BAR y NOMBRE_COM por BARRIO y COMUNA respectivamente.

## carga de archivo espacial de barrios

# cargar archivo shp de barrios de medellin
barrio <- read_sf("files/Limite_Barrio_Vereda_Catastral/Limite_Barrio_Vereda_Catastral.shp")

# unir columnas de nombre barrio y comuna
acc <- inner_join(acc, 
                  select(barrio, CODIGO, NOMBRE_COM, NOMBRE_BAR),
                  by = c("COMUNA_BARRIO" = "CODIGO"))
  
# limpiar nombre de barrios
acc$NOMBRE_BAR <- iconv(acc$NOMBRE_BAR, from = "UTF-8", to = "ASCII//TRANSLIT")
acc$NOMBRE_BAR <- toupper(acc$NOMBRE_BAR)

# eliminar posibles duplicados por errores de union
acc <- data.table:::unique.data.table(acc, by = "RADICADO")

# eliminar columnas
acc <- select(acc, -BARRIO, -COMUNA, -OBJECTID, -RADICADO, -DIRECCION_ENC,
              -DIRECCION, -HORA, -CBML, -TIPO_GEOCOD, -MES_NOMBRE, -geometry)

# renombrar
names(acc)[12:13] <- c("COMUNA","BARRIO")

# visualizar acc
head(acc)

Se realiza la lectura de la tabla de días especiales, se limpia y se realiza unión con la tabla de accidentes. Además, se cambia las columnas tal que si es un día especial tenga la marcación Si, de lo contrario será No.

## carga de archivo de fechas especiales

# lectura del archivo
festivos <- fread("files/festivos_y_especiales.csv", header = T)

# convertir a si o no
festivos[,names(festivos)[-1]] <- festivos %>%
                                  transmute_at(c(names(festivos)[-1]),
                                               funs(ifelse(. == "X",
                                                           "Si", 
                                                           ifelse(. == "",
                                                                  "No",
                                                                  .)
                                                           )
                                                    )
                                               )

# convetir a formato fecha
festivos$FECHA <- ymd(festivos$FECHA)[1:172]

# visualizar festivos
head(festivos)

Se realiza la unión de las tablas y se convierten los datos de los días especiales a No en caso de que no haya encontrado coincidencia en la unión.

# union las tablas de dias especiales y accidentes

# union de tablas
acc <- merge(x = acc, y = festivos, by = "FECHA", all.x = T)

# transformar variables
acc[,names(festivos)[-1]] <- acc %>%
                             transmute_at(c(names(festivos)[-1]),
                                         funs(ifelse(is.na(.),
                                                     "No",
                                                     .)
                                              )
                                         )

# visualizar acc
head(acc)

Se realiza la conversión a la codificación UTF-8 y se guarda el nuevo archivo.

## guardar archivo definitivo 

# convertir a utf8
acc[,2:length(acc)] <- map(.x = acc[,2:length(acc)], .f = enc2utf8)

 # guardar archivo
fwrite(acc, "files/accidentalidad_georreferenciada_completa.csv", sep = ",")

# eliminar archivo y limpiar memoria
rm(acc)
gc(reset = T)

##           used (Mb) gc trigger  (Mb) max used (Mb)
## Ncells 1457251 77.9    2749735 146.9  1457251 77.9
## Vcells 8392850 64.1   31589610 241.1  8392850 64.1

## carga de archivo definitivo

# volver a cargar el archivo
acc <- fread("files/accidentalidad_georreferenciada_completa.csv",
             sep = ",",
             encoding = "UTF-8")

# organizar fecha
acc$FECHA <- ymd(acc$FECHA)

# visualizar
head(acc)

2.3.2. Análisis

Se realiza un análisis descriptivo para identificar las variables asociadas a la accidentalidad vial en la ciudad de Medellín a través del análisis y la interpretación de las cifras de accidentes registrados en la Secretaría de Movilidad.

Se crea una funcion para crear gráficos compuestos de varios subgráficos, la cual se llamará multiplot.

## funcion multiplot

#librerias para graficos y subgraficos
library(ggplot2)
library(grid)

# crear funcion multiplot
multiplot <- function(..., plotlist = NULL, file, cols = 1, layout = NULL) {

  # hacer una lista de los argumentos en ... y plotlist
  plots <- c(list(...), plotlist)

  numPlots = length(plots)

  # si layout es NULL, entonces use columnas para establecerlo
  if (is.null(layout)) {
    # crear el panel
    # ncol: numero de columnas del grafico
    # nrow: numero de filas, calculado del numero de columnas
    layout <- matrix(seq(1, cols * ceiling(numPlots/cols)),
                     ncol = cols, 
                     nrow = ceiling(numPlots/cols))
  }

 if (numPlots==1) {
    print(plots[[1]])

  } else {
    # configurar la pagina
    grid.newpage()
    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout))))

    # poner cada grafico en la posicion correcta
    for (i in 1:numPlots) {
      # obtener la posicion i,j de la matriz de la region que va a contener 
      # el subgrafico
      matchidx <- as.data.frame(which(layout == i, arr.ind = TRUE))

      print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row,
                                      layout.pos.col = matchidx$col))
    }
  }
}

## grafica dia, mes y anio

# agrupar por nombre del dia
acc_nombredia <- acc %>% 
                 group_by(DIA_NOMBRE) %>% 
                 summarize(total_registros = n())

# establecer orden de los dias
acc_nombredia$DIA_NOMBRE <- ordered(acc_nombredia$DIA_NOMBRE, 
                                    levels = c( "LUNES", "MARTES", "MIERCOLES",
                                                "JUEVES", "VIERNES","SABADO",
                                                "DOMINGO")
                                    )
# grafico dia
p2 <- ggplot(data = acc_nombredia, aes(x = DIA_NOMBRE, y = total_registros)) + 
      geom_bar(stat = "identity", 
               position="dodge", 
               fill = "dodgerblue3", 
               color = "grey48", 
               alpha = 0.8) +
      xlab("Días") + # eje x
      ylab("Total registros") + # eje y
      # Girar label eje x
      theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = .5)) + 
      ggtitle("Número de accidentes por días de la semana") #título del gráfico

# agrupar por mes
acc_mes <- acc %>% 
           group_by(MES) %>% 
           summarize(total_registros = n())

# grafica mes
p1 <- ggplot(data = acc_mes, aes(x = MES, y = total_registros)) + 
      geom_bar(stat = "identity", 
               position="dodge", 
               fill = "dodgerblue3", 
               color = "grey48", 
               alpha = 0.8) +
      xlab("Mes") + # eje x
      ylab("Total registros") + # eje y
      ggtitle("Número de accidentes por mes") #título del gráfico

# agrupar por anio
acc_ano <- acc %>% 
           group_by(PERIODO) %>% 
           summarize(total_registros = n())

# grafico anio
p3 <- ggplot(data = acc_ano, aes(x = PERIODO, y = total_registros)) + 
      geom_bar(stat = "identity", 
               position = "dodge", 
               fill = "dodgerblue3", 
               color = "grey48", 
               alpha = 0.8) +
      xlab("Año") + # eje x
      ylab("Total registros") + # eje y
      ggtitle("Número de accidentes por año") #título del gráfico

# crear multigrafico
multiplot(p1, p2, p3, cols = 2)

# Accidentes por comuna
acc_comuna <- acc %>% 
              group_by(COMUNA) %>% 
              summarize(total_registros = n())
p4 <- ggplot(data=acc_comuna, aes(x=COMUNA, y=total_registros)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge", fill = "dodgerblue3", color = "grey48", alpha = .8)+
    xlab("Comuna")+ # eje x
    ylab("Total registros")+ # eje y
    ggtitle("Comuna")+ #título del gráfico
    coord_flip()

# accidente por diseño de via
acc_diseno <- acc %>% 
              group_by(DISENO) %>% 
              summarize(total_registros = n())
p5 <- ggplot(data=acc_diseno, aes(x=DISENO, y=total_registros)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge", fill = "dodgerblue3", color = "grey48", alpha = 
    .8)+
    xlab("Diseño de la vía")+ # eje x
    ylab("Total registros")+ # eje y
    ggtitle("Tipo de vía")+ #título del gráfico
    coord_flip()
multiplot(p4, p5, cols = 2)

acc_clase <- acc %>% 
              group_by(CLASE) %>% 
              summarize(total_registros = n())
p6 <- ggplot(data=acc_clase, aes(x=CLASE, y=total_registros)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge", fill = "dodgerblue3", color = "grey48", alpha = 
    .8)+
    xlab("Tipo de accidente")+ # eje x
    ylab("Total registros")+ # eje y
    ggtitle("Número de accidentes por tipo de accidente") #título del gráfico
p6

acc_gravedad <- acc %>% 
              group_by(GRAVEDAD) %>% 
              summarize(total_registros = n())
p7 <- ggplot(data=acc_gravedad, aes(x=GRAVEDAD, y=total_registros)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge", fill = "dodgerblue3", color = "grey48", alpha = 
    .8)+
    xlab("Gravedad del accidente")+ # eje x
    ylab("Total registros")+ # eje y
    ggtitle("Número de accidentes por gravedad del accidente") #título del gráfico
p7

acc_group_clase<- acc %>% group_by(CLASE, GRAVEDAD) %>% summarize(conteo = n())

ggplot(data=acc_group_clase, aes(x=CLASE, y=conteo, fill=GRAVEDAD)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge")+
    coord_flip()

acc_group_mes<- acc %>% group_by(MES,CLASE) %>% summarize(conteo = n()) 
ggplot(data=acc_group_mes, aes(x=CLASE, y=conteo, fill=MES)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge")

acc_group_year<- acc %>% group_by(CLASE, PERIODO) %>% summarize(conteo = n()) 
acc_group_year$PERIODO<- as.factor(acc_group_year$PERIODO)
ggplot(data=acc_group_year, aes(x=CLASE, y=conteo, fill=PERIODO)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = .5))+
    scale_fill_manual(values=c("#d0d1e6", "#bdc9e1","#74a9cf","#2b8cbe","#045a8d"))

acc_group_dia<- acc %>% group_by(CLASE, DIA_NOMBRE) %>% summarize(conteo = n()) 

ggplot(data=acc_group_dia, aes(x=CLASE, y=conteo, fill=DIA_NOMBRE)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge")+
    scale_fill_manual(values=c("#eff3ff", "#c6dbef", "#9ecae1", "#6baed6", "#4292c6", "#2171b5", "#084594"))+
  coord_flip()

acc_group_festivo<- acc %>% group_by(CLASE, FESTIVO) %>% summarize(conteo = n()) 

ggplot(data=acc_group_festivo, aes(x=CLASE, y=conteo, fill=FESTIVO)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge")

Series temporales

Para guiar el análisis de la información resulta útil representar gráficamente los datos o una muestra de los mismos. En este caso, como la variable a predecir es el número de accidentes viales registrados diariamente en la secretaría de movilidad y esta variable depende del tiempo, se desea representarla como una serie temporal.

acc_fecha <- acc %>% 
              group_by(FECHA) %>% 
              summarize(total_registros = n())

plot_ly (data=subset(acc_fecha,subset = (FECHA<="2018-12-31")),
         x = ~FECHA,
         y = ~total_registros,
         type = "scatter" ,mode = "lines",
         line=list(width=1,color='rgb(205, 12, 24)'))%>%
         layout(title='Registros de accidentalidad',
         xaxis=list(title="Día"),
         yaxis=list(title="Total registros"))

acc_fecha$year<-format(acc_fecha$FECHA,"%Y")
plot_ly (data=subset(acc_fecha,subset = (FECHA<="2018-12-31")),
         x = ~FECHA,
         y = ~total_registros,
         type = "scatter" ,mode = "lines",
         split = ~year,
         line=list(width=1))%>%
  layout(title='Registros de accidentalidad',
         xaxis=list(title="Día"),
         yaxis=list(title="Total registros"))

aggregate(total_registros~year,data=acc_fecha,FUN=mean)

acc_fecha$Fecha<-as.Date(acc_fecha$FECHA,"%d/%m/%Y")
acc_fecha$mes<-format(acc_fecha$Fecha,"%m")
acc_fecha$mes<-strftime(acc_fecha$Fecha, format = "%B")
acc_fecha$mes<-ordered(acc_fecha$mes,levels=c( "enero", "febrero", "marzo", 
"abril", "mayo", "junio","julio", "agosto", "septiembre", "octubre", "noviembre", "diciembre"))
aggregate(total_registros~year*mes,data=acc_fecha,FUN=mean)%>%
  plot_ly(x = ~mes,
         y = ~total_registros,
         type = "scatter" ,mode = "lines",
         split = ~year,
         line=list(width=1))%>%
  layout(title='Promedio diario mensual de accidentes registrados',
         xaxis=list(title="Día"),
         yaxis=list(title="Total registros"))

Diagrama de caja y bigotes de número de accidentes por año:

plot_ly (data=subset(acc_fecha,subset = (Fecha<="2018-12-31")),
         x = ~year,
         y = ~total_registros,
         type = "box")%>%
  layout(title='Registros de accidentes',
         xaxis=list(title="Año"),
         yaxis=list(title="Total registros"))

acc_fecha$diames<-format(acc_fecha$Fecha,"%d")
plot_ly (data=subset(acc_fecha,subset = (Fecha<="2018-12-31")),
         x = ~mes,
         y = ~total_registros,
         type = "box")%>%
  layout(title='Registros de accidentes',
         xaxis=list(title="Mes"),
         yaxis=list(title="Total registros"))

acc_fecha$dia_semana<-weekdays(acc_fecha$Fecha)
acc_fecha$dia_semana<-ordered(acc_fecha$dia_semana,levels=c( "lunes", "martes", "miércoles", "jueves", "viernes", "sábado","domingo"))
plot_ly (data=subset(acc_fecha,subset = (Fecha<="2018-12-31")),
         x = ~dia_semana,
         y = ~total_registros,
         type = "box")%>%
  layout(title='Registros de accidentes',
         xaxis=list(title="Mes"),
         yaxis=list(title="Total registros"))

2.3.3. Datos atípicos o nulos

El manejo de datos nulos se dio en la sección 2.3.1. donde se tomaron las siguientes decisiones:

• Si CLASE era nulo, se eliminaba por la naturaleza del objetivo.
• Si DISENO era nulo, se eliminaba por la naturaleza del objetivo.
• Si COMUNA_BARRIO era nulo o no estaba en la tabla de barrios, se eliminaba ya que posiblemente corresponda a un dato difícil de medir.

Después de realizar el análisis, se concluye que ningún dato atípico será eliminado ya que corresponden a los datos de las tablas originales, a los cuales se les aplicaron transformaciones mínimas.

Regresar

Elección del modelo de regresión

Modelo grupo 0

#acc_year$PERIODO <- as.numeric(acc_year$PERIODO)
modelo_lm_0<-lm(ACCIDENTES~FECHA+CLASE+DISENO+DIA_NOMBRE+PERIODO+FESTIVO+MADRE+NAVIDAD+BRUJITOS+SEMSANTA+ESCOLAR,data=acc_agrupado_0, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_0)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DISENO + DIA_NOMBRE + 
##     PERIODO + FESTIVO + MADRE + NAVIDAD + BRUJITOS + SEMSANTA + 
##     ESCOLAR, data = acc_agrupado_0, subset = (FECHA <= "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -23.300  -6.657  -2.583   4.472  63.013 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          1.040e+03  5.886e+02   1.768 0.077120 .  
## FECHA                2.176e-03  7.966e-04   2.732 0.006304 ** 
## CLASECAIDA OCUPANTE -3.321e-01  2.841e-01  -1.169 0.242387    
## CLASECHOQUE          2.014e+01  2.508e-01  80.296  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -9.749e+00  2.607e+00  -3.739 0.000185 ***
## CLASEOTRO            1.147e+00  2.814e-01   4.077 4.57e-05 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -5.297e+00  3.086e-01 -17.165  < 2e-16 ***
## DISENOGLORIETA      -4.280e+00  6.008e-01  -7.125 1.08e-12 ***
## DISENOINTERSECCION   9.001e+00  5.622e-01  16.011  < 2e-16 ***
## DISENOLOTE O PREDIO  6.244e+00  5.647e-01  11.057  < 2e-16 ***
## DISENOPASO A NIVEL  -5.699e+00  1.701e+00  -3.351 0.000808 ***
## DISENOPASO ELEVADO  -5.339e+00  7.015e-01  -7.611 2.86e-14 ***
## DISENOPASO INFERIOR -3.482e+00  8.257e-01  -4.217 2.48e-05 ***
## DISENOPONTON        -3.752e+00  2.581e+00  -1.454 0.146002    
## DISENOPUENTE        -5.320e+00  7.470e-01  -7.121 1.11e-12 ***
## DISENOTRAMO VIA      2.445e+01  5.506e-01  44.412  < 2e-16 ***
## DISENOTUNEL         -2.347e+00  2.653e+00  -0.885 0.376368    
## DISENOVIA PEATONAL   9.371e-01  1.756e+00   0.534 0.593660    
## DIA_NOMBREJUEVES     3.904e+00  3.139e-01  12.436  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      3.618e+00  3.202e-01  11.299  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     4.262e+00  3.143e-01  13.562  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  3.865e+00  3.152e-01  12.261  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     3.258e+00  3.172e-01  10.271  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    4.386e+00  3.127e-01  14.027  < 2e-16 ***
## PERIODO             -5.409e-01  2.985e-01  -1.812 0.069971 .  
## FESTIVOSi           -2.828e+00  5.185e-01  -5.454 4.98e-08 ***
## MADRESi              1.414e+00  1.650e+00   0.857 0.391666    
## NAVIDADSi           -2.479e+00  8.407e-01  -2.949 0.003193 ** 
## BRUJITOSSi           5.316e-01  1.522e+00   0.349 0.726828    
## SEMSANTASi          -2.466e+00  6.244e-01  -3.949 7.87e-05 ***
## ESCOLARSi           -3.418e-01  6.907e-01  -0.495 0.620711    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 10.71 on 17203 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.5463, Adjusted R-squared:  0.5455 
## F-statistic: 690.5 on 30 and 17203 DF,  p-value: < 2.2e-16

Modelo grupo 1

#acc_year$PERIODO <- as.numeric(acc_year$PERIODO)
modelo_lm_1<-lm(ACCIDENTES~FECHA+CLASE+DIA_NOMBRE+DIA+PERIODO+FESTIVO+MADRE+NAVIDAD+BRUJITOS+SEMSANTA+ESCOLAR,data=acc_agrupado_1, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_1)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + DIA + 
##     PERIODO + FESTIVO + MADRE + NAVIDAD + BRUJITOS + SEMSANTA + 
##     ESCOLAR, data = acc_agrupado_1, subset = (FECHA <= "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -60.136  -3.780  -0.428   4.098  52.536 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          2.393e+03  7.909e+02   3.026 0.002485 ** 
## FECHA                3.889e-03  1.064e-03   3.654 0.000260 ***
## CLASECAIDA OCUPANTE -1.167e+00  3.450e-01  -3.382 0.000722 ***
## CLASECHOQUE          6.563e+01  3.450e-01 190.246  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -1.028e+01  2.277e+00  -4.516 6.41e-06 ***
## CLASEOTRO            1.156e+00  3.450e-01   3.352 0.000806 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -7.471e+00  3.496e-01 -21.370  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREJUEVES     9.262e+00  4.130e-01  22.428  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      8.485e+00  4.202e-01  20.191  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     9.893e+00  4.144e-01  23.870  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  9.359e+00  4.127e-01  22.676  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     7.739e+00  4.124e-01  18.768  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    1.038e+01  4.132e-01  25.117  < 2e-16 ***
## DIA                 -1.367e-02  1.266e-02  -1.080 0.279962    
## PERIODO             -1.218e+00  4.010e-01  -3.037 0.002396 ** 
## FESTIVOSi           -6.729e+00  6.740e-01  -9.984  < 2e-16 ***
## MADRESi              4.043e+00  2.107e+00   1.919 0.055026 .  
## NAVIDADSi           -7.228e+00  1.069e+00  -6.765 1.44e-11 ***
## BRUJITOSSi           1.673e+00  2.102e+00   0.796 0.426076    
## SEMSANTASi          -6.326e+00  8.072e-01  -7.837 5.28e-15 ***
## ESCOLARSi           -1.805e+00  9.617e-01  -1.877 0.060561 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 9.323 on 7225 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.897,  Adjusted R-squared:  0.8967 
## F-statistic:  3145 on 20 and 7225 DF,  p-value: < 2.2e-16

Al verificar los valores P, se opta por retirar la variable BRUJITOS.

#acc_year$PERIODO <- as.numeric(acc_year$PERIODO)
modelo_lm_1<-lm(ACCIDENTES~FECHA+CLASE+DIA_NOMBRE+DIA+PERIODO+FESTIVO+MADRE+NAVIDAD+SEMSANTA+ESCOLAR,data=acc_agrupado_1, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_1)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + DIA + 
##     PERIODO + FESTIVO + MADRE + NAVIDAD + SEMSANTA + ESCOLAR, 
##     data = acc_agrupado_1, subset = (FECHA <= "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -60.147  -3.778  -0.431   4.090  52.536 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          2.426e+03  7.898e+02   3.071 0.002141 ** 
## FECHA                3.934e-03  1.063e-03   3.701 0.000216 ***
## CLASECAIDA OCUPANTE -1.167e+00  3.450e-01  -3.382 0.000722 ***
## CLASECHOQUE          6.563e+01  3.450e-01 190.251  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -1.029e+01  2.277e+00  -4.517 6.36e-06 ***
## CLASEOTRO            1.156e+00  3.450e-01   3.352 0.000806 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -7.471e+00  3.496e-01 -21.370  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREJUEVES     9.262e+00  4.129e-01  22.429  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      8.493e+00  4.201e-01  20.218  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     9.901e+00  4.143e-01  23.897  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  9.359e+00  4.127e-01  22.677  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     7.747e+00  4.122e-01  18.794  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    1.039e+01  4.130e-01  25.146  < 2e-16 ***
## DIA                 -1.282e-02  1.261e-02  -1.016 0.309497    
## PERIODO             -1.234e+00  4.004e-01  -3.082 0.002062 ** 
## FESTIVOSi           -6.732e+00  6.740e-01  -9.988  < 2e-16 ***
## MADRESi              4.050e+00  2.107e+00   1.922 0.054634 .  
## NAVIDADSi           -7.239e+00  1.068e+00  -6.775 1.34e-11 ***
## SEMSANTASi          -6.327e+00  8.072e-01  -7.839 5.20e-15 ***
## ESCOLARSi           -1.809e+00  9.617e-01  -1.882 0.059933 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 9.322 on 7226 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.897,  Adjusted R-squared:  0.8967 
## F-statistic:  3310 on 19 and 7226 DF,  p-value: < 2.2e-16

No se observa nigun cambio en el R cuadrado ajustado. se opta por quitar DIA.

#acc_year$PERIODO <- as.numeric(acc_year$PERIODO)
modelo_lm_1<-lm(ACCIDENTES~FECHA+CLASE+DIA_NOMBRE+PERIODO+FESTIVO+MADRE+NAVIDAD+SEMSANTA+ESCOLAR,data=acc_agrupado_1, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_1)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + PERIODO + 
##     FESTIVO + MADRE + NAVIDAD + SEMSANTA + ESCOLAR, data = acc_agrupado_1, 
##     subset = (FECHA <= "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -60.261  -3.762  -0.431   4.105  52.692 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          2.347e+03  7.860e+02   2.986 0.002838 ** 
## FECHA                3.825e-03  1.057e-03   3.617 0.000300 ***
## CLASECAIDA OCUPANTE -1.167e+00  3.450e-01  -3.382 0.000722 ***
## CLASECHOQUE          6.563e+01  3.450e-01 190.250  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -1.028e+01  2.277e+00  -4.515 6.43e-06 ***
## CLASEOTRO            1.156e+00  3.450e-01   3.352 0.000807 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -7.471e+00  3.496e-01 -21.371  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREJUEVES     9.260e+00  4.129e-01  22.424  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      8.485e+00  4.200e-01  20.203  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     9.900e+00  4.143e-01  23.894  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  9.359e+00  4.127e-01  22.677  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     7.749e+00  4.122e-01  18.798  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    1.038e+01  4.130e-01  25.143  < 2e-16 ***
## PERIODO             -1.194e+00  3.985e-01  -2.997 0.002735 ** 
## FESTIVOSi           -6.684e+00  6.723e-01  -9.941  < 2e-16 ***
## MADRESi              4.108e+00  2.106e+00   1.951 0.051131 .  
## NAVIDADSi           -7.283e+00  1.068e+00  -6.822 9.68e-12 ***
## SEMSANTASi          -6.341e+00  8.071e-01  -7.857 4.49e-15 ***
## ESCOLARSi           -1.715e+00  9.572e-01  -1.792 0.073162 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 9.322 on 7227 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8969, Adjusted R-squared:  0.8967 
## F-statistic:  3494 on 18 and 7227 DF,  p-value: < 2.2e-16

No se observa nigun cambio en el R cuadrado ajustado. se opta por quitar MADRE.

#acc_year$PERIODO <- as.numeric(acc_year$PERIODO)
modelo_lm_1<-lm(ACCIDENTES~FECHA+CLASE+DIA_NOMBRE+PERIODO+FESTIVO+NAVIDAD+SEMSANTA+ESCOLAR,data=acc_agrupado_1, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_1)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + PERIODO + 
##     FESTIVO + NAVIDAD + SEMSANTA + ESCOLAR, data = acc_agrupado_1, 
##     subset = (FECHA <= "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -60.249  -3.763  -0.433   4.122  52.693 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          2.308e+03  7.859e+02   2.937 0.003328 ** 
## FECHA                3.770e-03  1.057e-03   3.566 0.000365 ***
## CLASECAIDA OCUPANTE -1.167e+00  3.451e-01  -3.382 0.000725 ***
## CLASECHOQUE          6.563e+01  3.450e-01 190.213  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -1.029e+01  2.278e+00  -4.518 6.34e-06 ***
## CLASEOTRO            1.156e+00  3.450e-01   3.351 0.000809 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -7.470e+00  3.496e-01 -21.364  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREJUEVES     9.180e+00  4.110e-01  22.337  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      8.406e+00  4.181e-01  20.105  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     9.819e+00  4.123e-01  23.814  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  9.279e+00  4.108e-01  22.590  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     7.669e+00  4.103e-01  18.693  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    1.030e+01  4.110e-01  25.069  < 2e-16 ***
## PERIODO             -1.175e+00  3.985e-01  -2.948 0.003212 ** 
## FESTIVOSi           -6.691e+00  6.724e-01  -9.951  < 2e-16 ***
## NAVIDADSi           -7.299e+00  1.068e+00  -6.836 8.82e-12 ***
## SEMSANTASi          -6.358e+00  8.072e-01  -7.877 3.83e-15 ***
## ESCOLARSi           -1.711e+00  9.574e-01  -1.787 0.074014 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 9.324 on 7228 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8969, Adjusted R-squared:  0.8966 
## F-statistic:  3698 on 17 and 7228 DF,  p-value: < 2.2e-16

No se observa nigun cambio en el R cuadrado ajustado. se opta por quitar ESCOLAR.

modelo_lm_1<-lm(ACCIDENTES~FECHA+CLASE+DIA_NOMBRE+PERIODO+FESTIVO+NAVIDAD+SEMSANTA,data=acc_agrupado_1, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_1)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + PERIODO + 
##     FESTIVO + NAVIDAD + SEMSANTA, data = acc_agrupado_1, subset = (FECHA <= 
##     "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -60.242  -3.769  -0.465   4.134  52.735 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          2.158e+03  7.815e+02   2.761 0.005778 ** 
## FECHA                3.561e-03  1.051e-03   3.389 0.000706 ***
## CLASECAIDA OCUPANTE -1.167e+00  3.452e-01  -3.381 0.000726 ***
## CLASECHOQUE          6.563e+01  3.451e-01 190.185  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -1.027e+01  2.278e+00  -4.507 6.67e-06 ***
## CLASEOTRO            1.156e+00  3.451e-01   3.351 0.000810 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -7.468e+00  3.497e-01 -21.356  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREJUEVES     9.150e+00  4.107e-01  22.279  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      8.370e+00  4.177e-01  20.039  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     9.787e+00  4.120e-01  23.755  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  9.247e+00  4.104e-01  22.530  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     7.670e+00  4.103e-01  18.693  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    1.027e+01  4.107e-01  25.010  < 2e-16 ***
## PERIODO             -1.098e+00  3.962e-01  -2.772 0.005588 ** 
## FESTIVOSi           -6.660e+00  6.723e-01  -9.906  < 2e-16 ***
## NAVIDADSi           -7.259e+00  1.068e+00  -6.799 1.13e-11 ***
## SEMSANTASi          -6.352e+00  8.073e-01  -7.869 4.11e-15 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 9.326 on 7229 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8968, Adjusted R-squared:  0.8966 
## F-statistic:  3928 on 16 and 7229 DF,  p-value: < 2.2e-16

Dado que al quitar la variable anterior el R cuadrado ajustado bajo 0.0001, por lo cual se opta por dejar el modelo con la variable ESCOLAR.

#acc_year$PERIODO <- as.numeric(acc_year$PERIODO)
modelo_lm_1<-lm(ACCIDENTES~FECHA+CLASE+DIA_NOMBRE+PERIODO+FESTIVO+NAVIDAD+SEMSANTA+ESCOLAR,data=acc_agrupado_1, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_1)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + PERIODO + 
##     FESTIVO + NAVIDAD + SEMSANTA + ESCOLAR, data = acc_agrupado_1, 
##     subset = (FECHA <= "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -60.249  -3.763  -0.433   4.122  52.693 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          2.308e+03  7.859e+02   2.937 0.003328 ** 
## FECHA                3.770e-03  1.057e-03   3.566 0.000365 ***
## CLASECAIDA OCUPANTE -1.167e+00  3.451e-01  -3.382 0.000725 ***
## CLASECHOQUE          6.563e+01  3.450e-01 190.213  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -1.029e+01  2.278e+00  -4.518 6.34e-06 ***
## CLASEOTRO            1.156e+00  3.450e-01   3.351 0.000809 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -7.470e+00  3.496e-01 -21.364  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREJUEVES     9.180e+00  4.110e-01  22.337  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      8.406e+00  4.181e-01  20.105  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     9.819e+00  4.123e-01  23.814  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  9.279e+00  4.108e-01  22.590  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     7.669e+00  4.103e-01  18.693  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    1.030e+01  4.110e-01  25.069  < 2e-16 ***
## PERIODO             -1.175e+00  3.985e-01  -2.948 0.003212 ** 
## FESTIVOSi           -6.691e+00  6.724e-01  -9.951  < 2e-16 ***
## NAVIDADSi           -7.299e+00  1.068e+00  -6.836 8.82e-12 ***
## SEMSANTASi          -6.358e+00  8.072e-01  -7.877 3.83e-15 ***
## ESCOLARSi           -1.711e+00  9.574e-01  -1.787 0.074014 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 9.324 on 7228 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8969, Adjusted R-squared:  0.8966 
## F-statistic:  3698 on 17 and 7228 DF,  p-value: < 2.2e-16

Se evalúa el agrupado 2 para determinar si este tiene un mejor ajuste.

#acc_year$PERIODO <- as.numeric(acc_year$PERIODO)
modelo_lm_2<-lm(ACCIDENTES~FECHA+DIA_NOMBRE+PERIODO+CLASE+MES+DIA+COMUNA+FESTIVO+MADRE+NAVIDAD+BRUJITOS+SEMSANTA+ESCOLAR,data=acc_agrupado_2, subset = (FECHA<="2017-12-31"))
summary(modelo_lm_2)

## 
## Call:
## lm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + DIA_NOMBRE + PERIODO + CLASE + 
##     MES + DIA + COMUNA + FESTIVO + MADRE + NAVIDAD + BRUJITOS + 
##     SEMSANTA + ESCOLAR, data = acc_agrupado_2, subset = (FECHA <= 
##     "2017-12-31"))
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -7.906 -1.658 -0.210  1.170 35.549 
## 
## Coefficients:
##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                -3.050e+04  1.252e+04  -2.436 0.014840 *  
## FECHA                      -4.232e-02  1.739e-02  -2.434 0.014936 *  
## DIA_NOMBREJUEVES            8.658e-01  4.405e-02  19.657  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES             8.187e-01  4.477e-02  18.285  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES            9.247e-01  4.417e-02  20.936  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES         8.776e-01  4.406e-02  19.918  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO            7.072e-01  4.401e-02  16.068  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES           1.010e+00  4.405e-02  22.936  < 2e-16 ***
## PERIODO                     1.548e+01  6.354e+00   2.436 0.014846 *  
## CLASECAIDA OCUPANTE        -1.801e-01  3.857e-02  -4.670 3.02e-06 ***
## CLASECHOQUE                 3.896e+00  3.292e-02 118.364  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO              -1.104e+00  6.777e-01  -1.629 0.103225    
## CLASEOTRO                  -8.732e-02  3.742e-02  -2.333 0.019639 *  
## CLASEVOLCAMIENTO           -6.746e-01  4.952e-02 -13.623  < 2e-16 ***
## MES                         1.300e+00  5.293e-01   2.455 0.014085 *  
## DIA                         4.131e-02  1.740e-02   2.374 0.017611 *  
## COMUNAARANJUEZ              1.645e+00  1.499e-01  10.977  < 2e-16 ***
## COMUNABELEN                 2.018e+00  1.503e-01  13.430  < 2e-16 ***
## COMUNABUENOS AIRES          9.004e-01  1.514e-01   5.945 2.77e-09 ***
## COMUNACASTILLA              2.925e+00  1.490e-01  19.629  < 2e-16 ***
## COMUNADOCE DE OCTUBRE       7.325e-01  1.519e-01   4.823 1.42e-06 ***
## COMUNAEL POBLADO            2.974e+00  1.515e-01  19.640  < 2e-16 ***
## COMUNAGUAYABAL              2.303e+00  1.504e-01  15.307  < 2e-16 ***
## COMUNALA AMERICA            7.047e-01  1.529e-01   4.609 4.05e-06 ***
## COMUNALA CANDELARIA         5.855e+00  1.483e-01  39.493  < 2e-16 ***
## COMUNALAURELES              3.665e+00  1.495e-01  24.513  < 2e-16 ***
## COMUNAMANRIQUE              7.541e-01  1.517e-01   4.973 6.61e-07 ***
## COMUNAPALMITAS             -1.431e+00  9.416e-01  -1.520 0.128463    
## COMUNAPOPULAR               4.487e-01  1.570e-01   2.858 0.004264 ** 
## COMUNAROBLEDO               1.833e+00  1.495e-01  12.262  < 2e-16 ***
## COMUNASAN ANTONIO DE PRADO -3.302e-01  1.690e-01  -1.953 0.050783 .  
## COMUNASAN CRISTOBAL         1.195e-01  1.621e-01   0.737 0.461059    
## COMUNASAN JAVIER            3.406e-01  1.548e-01   2.200 0.027795 *  
## COMUNASANTA CRUZ            1.187e-01  1.582e-01   0.751 0.452747    
## COMUNASANTA ELENA           1.452e-01  1.835e-01   0.791 0.429023    
## COMUNAVILLA HERMOSA         5.328e-01  1.528e-01   3.488 0.000488 ***
## FESTIVOSi                  -6.547e-01  7.309e-02  -8.956  < 2e-16 ***
## MADRESi                     4.205e-01  2.236e-01   1.881 0.060009 .  
## NAVIDADSi                  -5.505e-01  1.145e-01  -4.806 1.54e-06 ***
## BRUJITOSSi                  6.275e-02  2.117e-01   0.296 0.766923    
## SEMSANTASi                 -5.307e-01  9.041e-02  -5.870 4.38e-09 ***
## ESCOLARSi                  -1.328e-01  1.017e-01  -1.306 0.191710    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.791 on 58670 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4389, Adjusted R-squared:  0.4385 
## F-statistic:  1119 on 41 and 58670 DF,  p-value: < 2.2e-16

Agregando la variable de comunas, vemos que el modelo es menos significativo que e agrupado 1 por lo que se opta por hacer la validacion con el modelo del agrupado 1.

Calculo de \(R^2\) Manual de la regresion para comprobar con el función

y0_tr<-mean(acc_agrupado_1$ACCIDENTES[acc_agrupado_1$FECHA<="2017-12-31"])
r0_tr<-acc_agrupado_1$ACCIDENTES[acc_agrupado_1$FECHA<="2017-12-31"]-y0_tr
R0_tr<-mean(r0_tr^2)
y_pred_tr_lm<-predict(modelo_lm_1)
r_tr_lm<-acc_agrupado_1$ACCIDENTES[acc_agrupado_1$FECHA<="2017-12-31"]-y_pred_tr_lm
R_tr_lm<-mean(r_tr_lm^2)
R2_lm<-1-R_tr_lm/R0_tr

print(R2_lm)

## [1] 0.8968859

este da igual.

#Modelo Poisson

modelo_glm<-glm(ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + PERIODO + 
    FESTIVO + NAVIDAD + SEMSANTA + ESCOLAR,data = acc_agrupado_1, 
    subset = (FECHA <= "2017-12-31"),family = "poisson")
summary(modelo_glm)

## 
## Call:
## glm(formula = ACCIDENTES ~ FECHA + CLASE + DIA_NOMBRE + PERIODO + 
##     FESTIVO + NAVIDAD + SEMSANTA + ESCOLAR, family = "poisson", 
##     data = acc_agrupado_1, subset = (FECHA <= "2017-12-31"))
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -7.6029  -1.0033  -0.0912   0.7844   6.5343  
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)          1.017e+02  1.752e+01   5.807 6.35e-09 ***
## FECHA                1.630e-04  2.355e-05   6.922 4.47e-12 ***
## CLASECAIDA OCUPANTE -1.084e-01  1.131e-02  -9.586  < 2e-16 ***
## CLASECHOQUE          1.916e+00  8.328e-03 230.063  < 2e-16 ***
## CLASEINCENDIO       -2.432e+00  2.427e-01 -10.020  < 2e-16 ***
## CLASEOTRO            9.722e-02  1.074e-02   9.055  < 2e-16 ***
## CLASEVOLCAMIENTO    -1.065e+00  1.564e-02 -68.081  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREJUEVES     4.661e-01  1.012e-02  46.048  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRELUNES      4.335e-01  1.035e-02  41.900  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMARTES     4.898e-01  1.006e-02  48.680  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREMIERCOLES  4.689e-01  1.010e-02  46.447  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBRESABADO     4.015e-01  1.021e-02  39.312  < 2e-16 ***
## DIA_NOMBREVIERNES    5.096e-01  1.002e-02  50.858  < 2e-16 ***
## PERIODO             -5.082e-02  8.881e-03  -5.722 1.05e-08 ***
## FESTIVOSi           -3.366e-01  1.736e-02 -19.392  < 2e-16 ***
## NAVIDADSi           -3.737e-01  2.858e-02 -13.074  < 2e-16 ***
## SEMSANTASi          -3.198e-01  2.094e-02 -15.275  < 2e-16 ***
## ESCOLARSi           -7.193e-02  2.094e-02  -3.435 0.000592 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 198916  on 7245  degrees of freedom
## Residual deviance:  13692  on 7228  degrees of freedom
## AIC: 45392
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 4

se procede a hacer un ajuste del modelo Poisson, para esto de calcula un Pseudo \(R^2\)

# ERROR DE AQUI EN ADELANTE
y_pred_tr_glm<-predict(modelo_glm,type="response")
r_tr_glm<-acc_agrupado_1$ACCIDENTES[acc_agrupado_1$FECHA<="2017-12-31"]-y_pred_tr_glm
R_tr_glm<-mean(r_tr_glm^2)
R2_tr_glm<-1-R_tr_glm/R0_tr
print(R2_tr_glm)

## [1] 0.9345265

#Este modelo muestra un \(R^2\) superior por lo cuál se usará para hacer las comparaciones de modelos.